# Cómo capacitar a profesores universitarios en inteligencia artificial: plan de formación por niveles

> Diseña un plan de capacitación en inteligencia artificial para profesores universitarios con niveles, talleres prácticos, evaluación, acompañamiento y métricas de adopción.

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Capacitar a profesores universitarios en inteligencia artificial no consiste únicamente en enseñarles a escribir instrucciones para una herramienta generativa.

Un plan de formación institucional debe preparar a los docentes para comprender cómo funciona la tecnología, reconocer sus límites, proteger la información, diseñar actividades, actualizar la evaluación y utilizar la IA sin delegar su responsabilidad académica.

También debe considerar que los profesores no parten del mismo punto. En una misma universidad pueden existir:

- Docentes que nunca han utilizado una herramienta generativa.
- Profesores que la usan de manera ocasional.
- Usuarios frecuentes que todavía no aplican criterios pedagógicos comunes.
- Profesores que ya diseñan actividades con IA.
- Coordinadores capaces de acompañar a otros docentes.
- Especialistas interesados en crear tutores y casos de uso por programa.

Por eso, una conferencia general de dos horas difícilmente será suficiente. La universidad necesita un plan por niveles que combine diagnóstico, fundamentos, práctica, aplicación por disciplinas, diseño de actividades, integridad académica, privacidad, evaluación, uso de plataformas institucionales, acompañamiento, medición y mejora continua.

Genialoh contempla el apoyo de IA para profesores, la capacitación docente, la personalización curricular, la implementación y el seguimiento de adopción como componentes de su propuesta institucional.

## ¿Por qué una universidad necesita capacitar a sus profesores en IA?

Los estudiantes ya utilizan inteligencia artificial para buscar explicaciones, resolver dudas, generar ideas, escribir textos, revisar código, preparar presentaciones, traducir, resumir, estudiar y practicar.

Al mismo tiempo, los profesores enfrentan preguntas como:

- ¿Qué usos debo permitir?
- ¿Cómo sé si el estudiante aprendió?
- ¿Tengo que rediseñar mis actividades?
- ¿Puedo utilizar IA para preparar una clase?
- ¿Qué información no debo compartir?
- ¿Cómo verifico una respuesta?
- ¿Cómo evalúo un trabajo con apoyo de IA?
- ¿Puedo usarla para dar retroalimentación?
- ¿Qué ocurre si genera información falsa?
- ¿Qué herramienta está autorizada?
- ¿Cómo se relaciona con el plan de estudios?
- ¿Qué reglas institucionales debo aplicar?

Sin una formación común, cada profesor responde de forma diferente. Esto puede producir reglas contradictorias, prohibiciones difíciles de aplicar, uso sin supervisión, materiales incorrectos, riesgos de privacidad, evaluaciones que ya no muestran el aprendizaje, resistencia docente, herramientas dispersas, falta de evidencia y desigualdad entre programas.

La capacitación no debe obligar a todos los profesores a utilizar IA de la misma manera. Debe proporcionar una base común para que cada disciplina decida dónde aporta valor, dónde necesita límites y dónde no debería utilizarse.

## Qué debe conseguir un plan institucional de formación

Al finalizar una ruta completa, los profesores deberían ser capaces de:

- Explicar qué es la IA generativa y cuáles son sus límites.
- Identificar casos de uso relevantes para su asignatura.
- Formular instrucciones con contexto y criterios.
- Verificar contenidos generados.
- Proteger datos y documentos institucionales.
- Definir reglas de uso para los estudiantes.
- Diseñar actividades que conserven evidencia del aprendizaje.
- Adaptar criterios de evaluación.
- Utilizar IA como apoyo sin delegar decisiones académicas.
- Aplicar una plataforma institucional.
- Documentar casos de uso, problemas y aprendizajes.
- Saber cuándo no utilizar inteligencia artificial.
- Reconocer situaciones que requieren intervención humana.
- Participar en la mejora de la estrategia institucional.
- Acompañar a otros docentes cuando corresponda.

## La capacitación debe comenzar con un diagnóstico

Antes de diseñar talleres, la universidad necesita conocer el punto de partida. Un diagnóstico breve puede explorar frecuencia de uso, herramientas utilizadas, casos de uso actuales, nivel de confianza, principales dudas, percepción de riesgos, conocimiento de las políticas, experiencia en diseño de actividades, necesidades por disciplina, disponibilidad para participar e interés en acompañar a otros profesores.

### Encuesta diagnóstica recomendada

- ¿Has utilizado herramientas de IA generativa?
- ¿Con qué frecuencia?
- ¿Para qué tareas?
- ¿Las has utilizado en actividades docentes?
- ¿Has permitido que tus estudiantes las utilicen?
- ¿Cómo comunicas las reglas?
- ¿Has modificado alguna evaluación debido a la IA?
- ¿Sabes qué datos no deben compartirse?
- ¿Te sientes capaz de verificar una respuesta generada?
- ¿Qué te preocupa más?
- ¿Qué caso de uso te gustaría aprender?
- ¿Qué modalidad de formación prefieres?
- ¿Cuánto tiempo puedes dedicar?
- ¿Te interesaría participar como profesor mentor?

> **Evitar etiquetas rígidas**
> 
> El diagnóstico no debe clasificar a los profesores como «resistentes» o «innovadores» de manera simplista. Una persona puede utilizar IA con frecuencia, pero desconocer los riesgos de privacidad. Otra puede utilizarla poco, pero comprender profundamente el diseño pedagógico.

## Modelo de formación por cuatro niveles

Una ruta institucional puede organizarse en cuatro niveles:

| Nivel | Enfoque | Producto final |
| --- | --- | --- |
| 1. Alfabetización | Comprender, experimentar y proteger información | Práctica verificada |
| 2. Aplicación | Preparar materiales y tareas docentes | Recurso aplicado |
| 3. Diseño pedagógico | Rediseñar actividades y evaluación | Actividad con rúbrica |
| 4. Liderazgo | Acompañar, documentar y escalar | Proyecto institucional |

## Nivel 1. Alfabetización y uso responsable

### Objetivo

Que el profesor comprenda qué puede y qué no puede hacer la IA generativa, conozca las reglas institucionales y realice sus primeras prácticas de forma segura.

### Dirigido a

- Profesores sin experiencia.
- Usuarios ocasionales.
- Docentes con dudas básicas.
- Personal académico que necesita una base común.

### Duración sugerida

Entre cuatro y seis horas, distribuidas en dos o tres sesiones.

### Módulo 1. Qué es la inteligencia artificial generativa

Debe explicar, en lenguaje accesible: qué tipo de respuestas produce, cómo utiliza patrones, por qué puede responder con fluidez, por qué puede equivocarse, qué son las respuestas inventadas, por qué el contexto modifica el resultado, qué diferencias existen entre buscar información y generar texto y qué responsabilidad conserva el usuario.

El objetivo no es formar especialistas técnicos. Es evitar dos extremos: creer que la IA es infalible o considerar que no tiene ninguna utilidad académica.

### Módulo 2. Capacidades y límites

Los profesores deben probar tareas como explicar un concepto, proponer ejemplos, crear preguntas, revisar instrucciones, organizar ideas y generar un borrador. Después deben identificar errores, omisiones, simplificaciones, supuestos, referencias inexistentes, diferencias de nivel y necesidad de verificación.

> **Actividad recomendada**
> 
> Entregar a todos los profesores una respuesta generada que contenga un dato incorrecto, una referencia inexistente, una simplificación y una conclusión poco sustentada. El grupo debe localizar los problemas y explicar cómo los verificaría.

### Módulo 3. Protección de información

Los profesores deben conocer qué información no deben introducir en herramientas no autorizadas: nombres de estudiantes, matrículas, expedientes, calificaciones individualizadas, información médica, financiera, datos familiares, situaciones personales identificables, contraseñas, evaluaciones confidenciales, bancos de preguntas, investigaciones no publicadas, documentos estratégicos y materiales sin autorización.

> **Ejemplo de situación**
> 
> Un profesor desea recibir ayuda para redactar retroalimentación y carga el trabajo completo de un estudiante con nombre y matrícula. El grupo debe discutir qué información es innecesaria, cómo podría anonimizarse, si la herramienta está autorizada, qué alternativa sería más segura y quién conserva la responsabilidad del comentario.

### Módulo 4. Primeras instrucciones

Los profesores pueden aprender una estructura sencilla: rol, contexto, objetivo, tarea, restricciones, formato y criterios.

> **Ejemplo**
> 
> Actúa como asistente de diseño educativo. La actividad es para estudiantes de segundo semestre de administración. El objetivo es que distingan costos fijos y variables. Propón tres casos breves, sin proporcionar las respuestas. Presenta cada caso con contexto, datos y una pregunta final.

### Evidencia para completar el nivel

- Una instrucción contextualizada.
- El resultado generado.
- Tres problemas identificados.
- Una versión corregida por el profesor.
- Una reflexión breve sobre el uso apropiado.

## Nivel 2. Aplicación docente

### Objetivo

Que el profesor utilice IA para preparar materiales y apoyar tareas docentes sin delegar las decisiones académicas.

### Dirigido a

- Profesores que completaron el nivel básico.
- Docentes que ya utilizan IA, pero necesitan un método común.
- Coordinadores que quieren generar primeros casos de uso.

### Duración sugerida

Entre seis y ocho horas, combinando talleres y trabajo individual.

### Módulo 1. Planeación de clases

Los docentes pueden practicar cómo utilizar IA para estructurar sesiones, formular objetivos, organizar contenidos, proponer actividades, diseñar cierres, preparar preguntas y estimar tiempos.

Cada profesor selecciona una clase real y genera una propuesta inicial. Después revisa alineación con el programa, secuencia, nivel, tiempo, participación, evaluación formativa y recursos. La versión final debe mostrar claramente qué cambió el docente.

### Módulo 2. Explicaciones, ejemplos y práctica

La IA puede apoyar la creación inicial de explicaciones alternativas, analogías, ejemplos, contraejemplos, casos, ejercicios, preguntas de práctica y errores frecuentes. El profesor debe verificar exactitud, pertinencia, lenguaje, complejidad, correspondencia disciplinar y posibles sesgos.

### Módulo 3. Revisión de materiales

Los participantes pueden utilizar IA como segunda lectura para revisar instrucciones, guías, rúbricas, presentaciones, actividades, preguntas frecuentes y materiales de apoyo. La herramienta puede señalar posibles ambigüedades, pero el profesor decide cuáles cambios son pertinentes.

### Módulo 4. Retroalimentación formativa

La IA puede ayudar a preparar un borrador organizado por fortalezas, aspectos por mejorar, evidencia, pregunta de reflexión y siguiente paso. No debe enviarse automáticamente. El profesor debe anonimizar cualquier ejemplo, revisar la correspondencia con el trabajo, corregir el tono, eliminar comentarios genéricos y mantener la responsabilidad final.

### Módulo 5. Casos de uso por disciplina

| Disciplina | Casos de uso |
| --- | --- |
| Ingeniería y ciencias | Explicación de procedimientos, generación de problemas, análisis de código, revisión de supuestos, casos extremos, verificación de cálculos |
| Negocios y administración | Estudios de caso, análisis de alternativas, simulaciones, comunicación, evaluación de riesgos, preparación de escenarios |
| Derecho y ciencias sociales | Análisis de argumentos, comparación de perspectivas, revisión de conceptos, casos ficticios, identificación de sesgos, verificación normativa |
| Humanidades y comunicación | Análisis textual, comparación de estilos, preguntas de discusión, revisión de estructura, audiencias, argumentación |
| Salud | Casos simulados, comunicación con pacientes ficticios, identificación de información faltante, análisis de decisiones, práctica controlada |

Los ejercicios de salud no deben presentarse como asesoría médica real ni sustituir prácticas supervisadas.

### Evidencia para completar el nivel

- Un material creado con apoyo de IA.
- La instrucción utilizada.
- El resultado inicial.
- Las verificaciones realizadas.
- Los cambios docentes.
- Una explicación de cómo se utilizará.

## Nivel 3. Diseño pedagógico y evaluación

### Objetivo

Que el profesor rediseñe actividades y evaluaciones para incorporar o limitar la IA de acuerdo con el aprendizaje esperado.

### Duración sugerida

Entre ocho y doce horas, más la aplicación en una asignatura.

### Módulo 1. Definir niveles de uso

| Nivel | Condición |
| --- | --- |
| IA no permitida | El estudiante realiza la actividad sin asistencia generativa |
| IA limitada | La herramienta puede utilizarse solo en etapas específicas |
| IA permitida con declaración | Puede utilizarse, pero debe documentarse |
| IA requerida | La capacidad de utilizarla críticamente forma parte del aprendizaje |

El profesor debe evitar expresiones ambiguas como «Utiliza IA de forma responsable». Es necesario explicar qué significa en esa actividad.

### Módulo 2. Rediseñar actividades delegables

Los profesores revisan tareas que una herramienta podría completar casi totalmente: ensayos generales, resúmenes, definiciones, reportes descriptivos, presentaciones genéricas, problemas estándar y reflexiones sin contexto.

Después incorporan casos locales, datos recopilados por el estudiante, entregas parciales, verificación, fuentes, decisiones justificadas, defensa oral, reflexión, aplicación y evidencia del proceso.

> **Ejemplo de rediseño**
> 
> Actividad original: Escribe un ensayo sobre los efectos de la IA en el empleo. Actividad rediseñada: seleccionar un sector local, formular una pregunta, generar dos respuestas, identificar afirmaciones verificables, consultar fuentes, detectar errores, construir un argumento propio, declarar el uso y defender las conclusiones.

### Módulo 3. Evaluar el proceso

El profesor puede solicitar borradores, bitácora, fuentes, instrucciones principales, tabla de cambios, verificación, reflexión, presentación y defensa oral. No es necesario solicitar todas las conversaciones. La evidencia debe ser proporcional.

### Módulo 4. Adaptar rúbricas

Una rúbrica puede incluir comprensión, análisis, verificación, fuentes, aplicación, justificación, producción propia, transparencia, reflexión y defensa.

### Módulo 5. Integridad académica

Los docentes deben aprender a diferenciar entre uso autorizado, uso no autorizado, falta de declaración, presentación engañosa, fabricación de referencias, delegación de la tarea central, uso indebido de información y manipulación de evidencias.

También deben comprender que una puntuación de un detector no demuestra por sí sola una infracción. La revisión debe considerar instrucciones, borradores, fuentes, declaración, historial disponible, capacidad de explicación, conversación con el estudiante y evidencia del proceso.

### Módulo 6. Declaraciones de uso

> **Plantilla**
> 
> Utilicé [herramienta] para [propósito] durante [etapa]. Incorporé [elementos]. Modifiqué o rechacé [explicación]. Verifiqué el resultado mediante [fuentes o procedimiento]. Asumo la responsabilidad por la entrega final.

### Evidencia para completar el nivel

- Una actividad rediseñada.
- Nivel de uso de IA.
- Instrucciones.
- Evidencia requerida.
- Rúbrica.
- Declaración.
- Protocolo de verificación.
- Reflexión después de aplicarla.

## Nivel 4. Liderazgo y escalamiento institucional

### Objetivo

Preparar a profesores y coordinadores para acompañar a otros docentes, crear recursos institucionales y colaborar en la mejora de la plataforma.

### Duración sugerida

Entre doce y veinte horas, más un proyecto institucional.

### Módulo 1. Facilitar comunidades de práctica

Los participantes aprenden a dirigir talleres, analizar casos, acompañar a profesores, documentar buenas prácticas, evitar imposiciones, identificar necesidades, escalar problemas y compartir materiales.

### Módulo 2. Crear repositorios institucionales

La universidad puede desarrollar un repositorio con instrucciones revisadas, actividades, rúbricas, casos, declaraciones, preguntas frecuentes, errores encontrados, ejemplos por disciplina, materiales de capacitación y reglas vigentes.

Cada recurso debe incluir autor o responsable, programa, objetivo, fecha, herramienta, validación, limitaciones y versión.

### Módulo 3. Diseñar tutores por carrera o grado

Los profesores pueden colaborar en la definición de propósito del tutor, nivel, programas, tipos de explicación, casos de uso, preguntas, pistas, restricciones, mensajes de verificación y situaciones de derivación al profesor.

Genialoh contempla tutores configurados por grado o carrera, contextualizados con el currículo, los valores y la metodología proporcionados por cada institución.

### Módulo 4. Interpretar reportes y analítica

Los responsables deben aprender a distinguir adopción, frecuencia, utilidad, calidad, patrones, resultados académicos y causalidad. Una mayor frecuencia de uso no demuestra automáticamente mejor aprendizaje.

Los reportes deben combinarse con observación docente, encuestas, entrevistas, revisión de actividades, evidencia académica y contexto de cada programa.

### Módulo 5. Mejorar la estrategia

Los profesores líderes pueden participar en revisión de tutores, priorización de casos de uso, actualización de reglas, diseño de nuevas capacitaciones, incorporación de programas, evaluación de incidentes, comunicación institucional y recomendaciones para rectoría.

### Proyecto para completar el nivel

- Ruta de capacitación para su facultad.
- Repositorio de actividades.
- Tutor contextualizado.
- Protocolo de evaluación.
- Guía disciplinar.
- Caso de negocio.
- Plan de adopción.
- Sistema de mentoría.

## Modalidades de capacitación

| Modalidad | Utilidad principal |
| --- | --- |
| Conferencias | Introducir el tema, comunicar la estrategia, presentar principios, alinear mensajes |
| Talleres | Probar herramientas, diseñar materiales, analizar errores, revisar casos, recibir retroalimentación |
| Laboratorios por disciplina | Adaptar los usos a programas, objetivos, métodos, evaluaciones y riesgos específicos |
| Microaprendizaje | Videos breves, guías, ejemplos, preguntas frecuentes, casos semanales, demostraciones |
| Asesorías | Profesores que rediseñan una evaluación, preparan un proyecto o adaptan un tutor |
| Comunidades de práctica | Compartir experiencias, errores, materiales, actividades, estrategias y preguntas |

Las conferencias no son suficientes para desarrollar competencias prácticas.

## Duración recomendada de la ruta completa

| Nivel | Horas de formación | Horas de aplicación |
| --- | --- | --- |
| Nivel 1 | 4–6 | 1–2 |
| Nivel 2 | 6–8 | 3–5 |
| Nivel 3 | 8–12 | 6–10 |
| Nivel 4 | 12–20 | 10–20 |

No todos los profesores necesitan completar los cuatro niveles inmediatamente. La institución puede establecer nivel 1 para toda la planta docente, nivel 2 para profesores que utilizarán la plataforma, nivel 3 para responsables de asignaturas prioritarias y nivel 4 para coordinadores y mentores.

## Ejemplo de plan de formación de ocho semanas

| Semana | Foco | Contenido |
| --- | --- | --- |
| 1 | Fundamentos | Qué es la IA, capacidades, límites, verificación, primera práctica |
| 2 | Privacidad y responsabilidad | Datos, documentos, herramientas autorizadas, anonimización, casos |
| 3 | Planeación docente | Objetivos, clases, explicaciones, ejemplos, materiales |
| 4 | Actividades | Casos de uso, práctica, simulaciones, diseño por disciplinas |
| 5 | Integridad académica | Niveles de uso, declaraciones, posibles infracciones, procedimientos |
| 6 | Evaluación | Evidencia del proceso, rúbricas, defensa oral, verificación |
| 7 | Aplicación | Cada profesor implementa una actividad, observa resultados, registra problemas |
| 8 | Revisión | Presentación de experiencias, ajustes, recomendaciones, siguiente nivel |

## Plan intensivo de 30 días

Cuando la universidad necesita avanzar con rapidez, puede organizar una primera fase mensual.

| Días | Fase | Actividades |
| --- | --- | --- |
| 1–5 | Diagnóstico y alineación | Encuesta, entrevistas, selección de profesores, definición de herramientas, comunicación de objetivos, revisión de reglas |
| 6–10 | Nivel básico | Fundamentos, límites, verificación, privacidad, primeras prácticas |
| 11–15 | Aplicación docente | Planeación, materiales, actividades, retroalimentación, casos por disciplina |
| 16–20 | Diseño y evaluación | Niveles de uso, rediseño, rúbricas, declaraciones, evidencia del proceso |
| 21–25 | Aplicación | Uso en una actividad, observación, retroalimentación, registro de incidencias |
| 26–30 | Evaluación y continuidad | Presentación de aprendizajes, medición, selección de mentores, ajustes, plan del siguiente ciclo |

## Cómo evaluar a los profesores participantes

La evaluación no debería basarse en un examen teórico aislado. Puede utilizar evidencias como instrucción contextualizada, verificación de una respuesta, material revisado, actividad diseñada, rúbrica, declaración de uso, reflexión, aplicación en clase, presentación de resultados y participación en la comunidad.

### Rúbrica de competencia docente

| Criterio | Inicial | En desarrollo | Competente | Avanzado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Comprensión | Reconoce conceptos básicos | Identifica capacidades y riesgos | Explica límites y selecciona usos adecuados | Orienta a otros profesores |
| Verificación | Acepta resultados con poca revisión | Revisa aspectos principales | Verifica sistemáticamente | Diseña protocolos disciplinares |
| Diseño | Usa materiales generales | Adapta borradores | Diseña actividades alineadas | Lidera rediseño curricular |
| Privacidad | Reconoce algunos riesgos | Anonimiza casos básicos | Aplica criterios institucionales | Acompaña casos complejos |
| Evaluación | Mantiene actividades tradicionales | Introduce evidencia parcial | Rediseña evaluación y rúbricas | Crea modelos para programas |
| Liderazgo | Participa | Comparte experiencias | Acompaña colegas | Dirige comunidades y proyectos |

### Constancias y reconocimiento

La institución puede reconocer la participación mediante constancia de asistencia, insignia interna, reconocimiento por nivel, horas de desarrollo docente, participación en comunidades, presentación de casos y rol de profesor mentor. El reconocimiento debe depender de evidencias, no solamente de conectarse a una sesión.

## Cómo medir la efectividad del plan

| Categoría | Indicadores |
| --- | --- |
| Participación | Profesores invitados, inscritos, asistencia, finalización, entregables, participación por facultad |
| Competencia | Calidad de las instrucciones, verificación, actividades rediseñadas, rúbricas, aplicación de privacidad, capacidad de explicar límites |
| Aplicación | Casos de uso implementados, asignaturas participantes, materiales creados, actividades modificadas, tutores utilizados, profesores que continúan |
| Utilidad | Percepción docente, tiempo de preparación percibido, calidad de los materiales, dificultades, soporte requerido, intención de volver a utilizar |
| Seguridad | Incidentes de privacidad, dudas sobre datos, uso de herramientas no autorizadas, materiales cargados incorrectamente, casos corregidos |
| Institucional | Mentores formados, recursos compartidos, facultades participantes, programas incorporados, ajustes realizados, recomendaciones |

El número de conversaciones o instrucciones generadas no demuestra por sí solo una mejora docente.

## Cómo aumentar la adopción

- Comenzar con problemas reales.
- Trabajar por disciplinas.
- Proporcionar una herramienta institucional.
- Reconocer el tiempo docente.
- Ofrecer acompañamiento.
- Mostrar materiales revisados.
- Permitir decisiones por asignatura.
- Comunicar los límites sin presentar la herramienta como infalible.

## Errores frecuentes en la capacitación

- Enseñar únicamente prompts.
- Ofrecer una conferencia aislada.
- Capacitar sin una herramienta común.
- Utilizar ejemplos ajenos a las disciplinas.
- Obligar a implementar inmediatamente.
- No reconocer niveles diferentes.
- Ignorar la resistencia.
- No proporcionar soporte posterior.
- Medir solamente asistencia.
- Prometer ahorro de tiempo automático.
- No actualizar la formación.

## Preguntas frecuentes

### ¿Cuánto debe durar una capacitación en IA para profesores?

Una introducción puede durar entre cuatro y seis horas, pero una ruta completa requiere práctica, aplicación, seguimiento y formación por niveles.

### ¿Todos los profesores deben completar los mismos módulos?

Conviene establecer una base común y después adaptar la formación según experiencia, función y disciplina.

### ¿Es suficiente enseñar a escribir instrucciones?

No. También deben trabajarse verificación, privacidad, integridad académica, diseño de actividades, evaluación y responsabilidad docente.

### ¿Los profesores necesitan saber programar?

No para la mayoría de los casos de uso pedagógico. Necesitan comprender objetivos, contexto, límites y verificación.

### ¿Debe obligarse a todos a utilizar IA?

No necesariamente. La universidad puede exigir formación básica y permitir que cada programa determine usos apropiados.

### ¿Cómo se evalúa la capacitación?

Mediante materiales, actividades, rúbricas, aplicación en clase, reflexión y evidencia de verificación.

### ¿Puede utilizarse IA para calificar?

Puede apoyar la organización inicial de criterios o comentarios, pero las decisiones académicas deben conservar supervisión y responsabilidad humanas.

### ¿Qué datos no deben compartir los profesores?

Nombres, matrículas, expedientes, calificaciones individualizadas, información médica, financiera, evaluaciones confidenciales y documentos no autorizados.

### ¿Conviene trabajar con una plataforma institucional?

Puede facilitar una experiencia común, contextualización curricular, tutores por programa, capacitación, soporte, reportes y seguimiento.

### ¿Genialoh incluye capacitación docente?

Sí. La capacitación del profesorado forma parte del proceso institucional de diagnóstico, personalización, formación, despliegue y seguimiento.

### ¿Cómo puede una universidad conocer la propuesta?

Puede comenzar con una reunión de 30 minutos, seleccionar dos carreras o programas y proporcionar documentos autorizados para preparar una demo.

## De talleres aislados a una capacidad institucional

Una universidad no desarrolla capacidades docentes en inteligencia artificial mediante una sola conferencia. Necesita una ruta que permita comprender, practicar, verificar, diseñar, aplicar, evaluar, compartir, mejorar y escalar.

Genialoh permite organizar esta formación alrededor de una plataforma institucional con nombre, logotipo y colores de la universidad; valores y metodología; contexto basado en planes y programas; tutores por carrera, grado o programa; apoyo de IA para profesores; aprendizaje personalizado; reportes por estudiante y grupo; analítica institucional; capacitación docente; implementación; soporte y seguimiento de adopción.

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